Primera versión

1- Ponderamos

2- Normalizamos

3- Agregamos sumando indicadores a nivel de unidad_funcional

Probamos como se ve en MINMAX

Tabla del gráfico minmax

unidad_urbana_funcional total
santiago 1494.95
concepcion 293.84
valparaiso 200.91
rancagua 141.72
temuco 120.91
coquimbola_serena 100.52
san_antonio 96.51
chillan 91.78
talca 67.77
curico 64.41
quillota 63.92
punta_arenas 47.04
valdivia 45.46
iquique 44.26
copiapo 42.92
puerto_montt 42.87
calama 42.51
osorno 42.00
arica 40.10
linares 39.46
antofagasta 39.01
los_angeles 38.59
ovalle 37.85
san_fernando 37.16
melipilla 33.42
calera 30.34

Probamos como se ve en Zscore

Tabla del gráfico Zscore

unidad_urbana_funcional total
santiago 45631.44
concepcion 8783.64
valparaiso 5911.28
rancagua 4428.52
temuco 3749.14
san_antonio 2948.18
coquimbola_serena 2946.26
chillan 2751.70
talca 1931.10
quillota 1917.92
curico 1831.99
iquique 1097.61
puerto_montt 1087.57
valdivia 1082.06
punta_arenas 1081.74
copiapo 1070.99
linares 1041.97
osorno 1041.31
calama 1018.07
arica 1017.01
antofagasta 1010.21
los_angeles 983.10
ovalle 959.47
melipilla 958.00
san_fernando 955.35
calera 880.01

Segunda versión

1- Ponderamos

2- Agregamos sumando indicadores a nivel de unidad_funcional

3- Normalizamos

unidad_urbana_funcional total
punta_arenas 47.11
copiapo 46.20
valdivia 45.98
temuco 45.16
chillan 44.86
iquique 44.82
osorno 44.77
puerto_montt 44.34
calama 43.99
valparaiso 42.63
rancagua 42.21
coquimbola_serena 42.18
linares 41.82
arica 41.47
talca 41.43
san_fernando 41.09
ovalle 40.62
los_angeles 40.61
concepcion 40.20
curico 40.06
santiago 39.62
antofagasta 39.55
calera 37.55
quillota 36.68
melipilla 36.34
san_antonio 35.71

Comparación detalle de variables de ambas versiones

Version 1 - D1

Version 2 - D1

Correlaciones por sobre 0.5 en versión 1 y versión 2

## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE           180
## 2 TRUE            144
## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE           250
## 2 TRUE             74

Version 1 - D2

Version 2 - D2

Correlaciones por sobre 0.5 en versión 1 y versión 2

## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE           214
## 2 TRUE            315
## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE           482
## 2 TRUE             47

Version 1 - D3

Version 2 - D3

Correlaciones por sobre 0.5 en versión 1 y versión 2

## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE            28
## 2 TRUE            116
## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE           114
## 2 TRUE             30

Version 1 - D4

Version 2 - D4

Correlaciones por sobre 0.5 en versión 1 y versión 2

## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE            80
## 2 TRUE             64
## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE           118
## 2 TRUE             26

Version 1 - D4

Version 2 - D4

Correlaciones por sobre 0.5 en versión 1 y versión 2

## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE            80
## 2 TRUE             64
## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE           118
## 2 TRUE             26

Version 1 - D5

Version 2 - D5

Correlaciones por sobre 0.5 en versión 1 y versión 2

## # A tibble: 1 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 TRUE             81
## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE            50
## 2 TRUE             31

Version 1 - D6

Version 2 - D6

Correlaciones por sobre 0.5 en versión 1 y versión 2

## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE            76
## 2 TRUE            285
## # A tibble: 2 x 2
##   `value > 0.5`     n
##   <lgl>         <int>
## 1 FALSE           298
## 2 TRUE             63